[python] 파이썬을 활용하여 음성 데이터의 복원력 분석하기

15 Dec 2023

python

음성 데이터의 복원력은 음성 신호를 잡음으로부터 복원하는 능력을 의미합니다. 파이썬은 음성 데이터를 분석하고 시각화하는 강력한 도구를 제공하므로, 복원력을 분석하는 데 이를 활용할 수 있습니다.

1. 음성 데이터 불러오기

파이썬의 librosa 라이브러리를 사용하여 음성 데이터를 불러올 수 있습니다.

import librosa
import soundfile as sf

audio_path = 'path_to_audio_file.wav'
signal, sr = librosa.load(audio_path, sr=None)

2. 음성 데이터의 시각화

음성 데이터의 파형을 플로팅하여 시각화할 수 있습니다.

import matplotlib.pyplot as plt

plt.figure(figsize=(15, 5))
plt.plot(signal)
plt.title('Waveform')
plt.xlabel('Time (samples)')
plt.ylabel('Amplitude')
plt.show()

3. 잡음 제거

잡음을 제거하여 음성의 복원력을 높일 수 있습니다. noisereduce 라이브러리는 이를 위한 강력한 도구입니다.

import noisereduce as nr

reduced_noise = nr.reduce_noise(y=signal, sr=sr)

4. 복원된 음성 데이터 시각화

잡음이 제거된 음성 데이터의 파형을 시각화하여 원래 음성과 비교해 볼 수 있습니다.

plt.figure(figsize=(15, 5))
plt.plot(reduced_noise)
plt.title('Denoised Waveform')
plt.xlabel('Time (samples)')
plt.ylabel('Amplitude')
plt.show()

5. 복원력 분석

음성 데이터의 복원력을 분석하기 위해서는 신호 대 잡음 비율(SNR)과 같은 메트릭을 사용할 수 있습니다.

import numpy as np

# 원본과 잡음 제거된 음성 데이터 간의 SNR 계산
snr = 10 * np.log10(np.mean(signal ** 2) / np.mean((signal - reduced_noise) ** 2))
print(f'SNR: {snr} dB')

결론

파이썬을 활용하여 음성 데이터의 복원력을 분석하는 과정을 살펴보았습니다. 음성 신호 처리에 대한 파이썬 라이브러리를 이용하여 잡음을 제거하고 복원력을 분석하는 방법을 익히면, 향후 음성 신호 처리 및 음성 복원에 유용하게 활용할 수 있을 것입니다.

librosa 라이브러리 noisereduce 라이브러리